Машинное обучение и психическое здоровье — необычный, но процветающий дуэт
«Машинное обучение действительно отвечает особой потребности психиатрии — потребности в персонализации. На протяжении десятилетий мы работали со средними показателями по группам и статистическими данными, применимыми к группам населения с одинаковым диагнозом, но не применимым к отдельному пациенту. Машинное обучение позволяет нам получать индивидуальные прогнозы так, как мы не могли раньше». — Дэвид Бенримо, доктор медицинских наук, психиатр, резидент Университета Макгилла.
Машинное обучение используется нейробиологами и клиницистами для создания планов лечения пациентов и выявления некоторых основных признаков проблем с психическим здоровьем до того, как они проявятся. Одним из преимуществ является то, что машинное обучение помогает врачам выявлять пациентов, которые могут подвергаться риску развития определенного заболевания.
Теперь мы можем собирать данные для экспертов в области психического здоровья, чтобы они могли выполнять свою работу более эффективно, потому что доступно так много информации. Поскольку понимание диагнозов в прошлом зависело от данных о населении и средних групп, машинное обучение сегодня невероятно полезно. Клиницисты могут настраивать с помощью машинного обучения.
Может показаться странным совмещать специалиста по машинному обучению с исследователем/клиницистом в области психологии. Однако были времена, когда эти две профессии сотрудничали и показывали миру, что они могут работать вместе для общего блага. Розалинда Пикард из Массачусетского технологического института и Паола Педрелли из Массачусетской больницы общего профиля сходятся во мнении, что искусственный интеллект может облегчить доступ пациентов к лечению психических заболеваний.
По словам Педрелли, проработавшего психологом в течение 15 лет в качестве клинициста и исследователя, «было совершенно очевидно, что у людей с психическими заболеваниями есть ряд препятствий для получения и получения достаточной терапии». Найти местного врача, который принимает пациентов, определить, когда и где обращаться за помощью, а также получить финансовые средства и транспорт до назначенных приемов — вот лишь несколько примеров этих проблем.
Когда компьютеру предоставляется много данных и примеров надлежащего поведения (т. е. какой вывод следует создавать, когда он сталкивается с конкретным вводом), он может стать довольно искусным в выполнении задачи самостоятельно. Это известно как машинное обучение. Это также может помочь в обнаружении значимых закономерностей, которые люди не обнаружили бы так быстро в отсутствие компьютера.
Пикард и Педрелли могут собирать исчерпывающие данные о проводимости и температуре кожи участников исследования, частоте сердечных сокращений, уровнях активности, общении, личной оценке депрессии, режимах сна и многом другом с помощью носимых устройств и мобильных телефонов. Их цель — создать алгоритмы машинного обучения, способные обрабатывать огромное количество данных и делать их полезными, определяя, когда у человека могут возникнуть проблемы и что может быть для него полезно. Они ожидают, что их алгоритмы в конечном итоге предоставят врачам и пациентам важные данные о течении болезни каждого пациента и эффективных методах лечения.
Прогнозирование психического здоровья с помощью машинного обучения
Психическое здоровье человека определяется как его текущим состоянием ума, так и тем, как он взаимодействует с окружающим миром. Психические заболевания вызываются аномалиями в химическом составе мозга. Уровень психического здоровья человека служит показателем того, как эффективно лечить его болезни. Крайне важно отслеживать характеристики психического здоровья различных групп, чтобы предвидеть любые аномалии, связанные со здоровьем. По соседству живут работающие взрослые, студенты колледжей и старшеклассники. Это распространенное заблуждение, что стресс и несчастье затрагивают людей всех возрастов и социально-экономических уровней. Крайне важно оценивать психическое здоровье различных групп в разные периоды жизни, чтобы предотвратить серьезное заболевание. Медицинские работники вскоре будут вынуждены учитывать профиль психического здоровья пациента, чтобы назначать более эффективное лечение и способствовать более быстрому выздоровлению.
Некоторые из наиболее серьезных психических заболеваний, такие как хронические заболевания, биполярное расстройство и шизофрения, развиваются постепенно с течением времени и имеют ранние признаки, которые можно идентифицировать. Такие болезни можно было бы предотвратить или лучше справляться с ними. Если аномальные психические состояния выявляются на ранней стадии прогрессирования заболевания, можно уделить больше внимания и терапии. Следовательно, делать предположения о чьем-то психическом состоянии на основе того, как они действуют или кажутся, — это сложная психологическая наука, которая еще не автоматизирована. Хотя существуют варианты скрининговых тестов, они нецелесообразны для больших групп населения из-за ограничений по времени и расходам. Кроме того, методы, основанные на диагностике, непреднамеренно отбивают у больных желание участвовать в них. Таким образом, психологические проблемы часто остаются незамеченными или не решаются.
Депрессия и тревога являются серьезными состояниями, которые оказывают глобальное влияние на здоровье людей. Им страдают мужчины и женщины всех возрастов, в том числе молодежь и пожилые люди. Влияние тревожных и депрессивных расстройств на здоровье и благополучие обширно. Многочисленные соматические симптомы, включая гастрит, кислотный рефлюкс, учащенное сердцебиение, бессонницу или повышенную сонливость, тремор, значительную потерю или набор веса, а также разнообразные психосоциальные проявления, включая плохое настроение, социальную изоляцию, снижение продуктивности на рабочем месте, суицидальные мысли или попытки и трудности с концентрацией внимания. , вызваны ими.
Ряд дополнительных проблем образа жизни, включая ишемическую болезнь сердца, гипертонию, диабет, непреднамеренные несчастные случаи и преднамеренное причинение вреда, значительно усугубляются депрессией и тревогой.
Депрессия и суицидальные мысли тесно связаны, и сама депрессия может привести к самоубийству. Им вредят различные инфекционные заболевания, включая ВИЧ и туберкулез. Люди, которые испытывают депрессию и тревогу, обычно подвергаются социальному остракизму со стороны своих семей и стигматизации в обществе. Они не могли так хорошо работать на предприятиях и в образовательных учреждениях. Таким образом, люди теряют доступ к экономическим и социальным возможностям, что негативно сказывается на качестве их жизни. Экономический стресс является всепроникающим и иногда неизмеримым симптомом, который подпитывает порочный круг болезней и бедности. В первую очередь страдают домохозяйства с низким и средним уровнем доходов.
Смартфоны, социальные сети, нейровизуализация и носимые устройства позволили медицинским работникам и исследователям психического здоровья быстро получить огромное количество данных. Возможности анализа этих данных с помощью машинного обучения выросли. Передовые вероятностные и статистические методы используются в машинном обучении для создания компьютеров, которые могут независимо учиться на основе данных. Это позволяет более точно прогнозировать результаты из источников данных, а также более просто и правильно определять тенденции данных.
Машинное обучение помогло в таких областях, как обработка естественного языка, распознавание речи, компьютерное зрение и искусственный интеллект, позволяя исследователям и разработчикам извлекать жизненно важные данные из наборов данных, предоставлять индивидуальный опыт и создавать интеллектуальные системы. Машинное обучение значительно способствовало прогрессу в таких областях, как биология, обеспечивая быстрый и масштабируемый анализ сложных данных. Подобные аналитические методы используются для изучения данных о психическом здоровье, которые могут улучшить результаты лечения пациентов, а также знания о психических заболеваниях и способах их лечения.
Раннее выявление проблем с психическим здоровьем повышает качество жизни пациентов и позволяет специалистам более успешно их лечить. Важно быть психологически, эмоционально и социально благополучным. Это влияет на то, как человек чувствует, думает и ведет себя. На каждом этапе жизни, от младенчества и юности до зрелости, большое значение придается психическому здоровью. Обычно используются пять алгоритмов машинного обучения, и их точность в обнаружении психических расстройств оценивалась с использованием различных критериев точности. Логистическая регрессия, классификатор K-NN, классификатор дерева решений, случайный лес и суммирование — это пять алгоритмов машинного обучения.
Стресс, депрессия и другие психологические расстройства получили широкое распространение среди населения в сегодняшней быстро меняющейся среде. В этом исследовании алгоритмы машинного обучения использовались для прогнозирования уровней стресса, тревоги и депрессии. Для применения этих алгоритмов были собраны данные от работающих и безработных людей из разных культур и групп с использованием опросника «Шкала депрессии, тревоги и стресса». Пять различных алгоритмов машинного обучения использовались для прогнозирования возникновения тревоги, грусти и стресса на пяти различных уровнях тяжести. Поскольку эти алгоритмы чрезвычайно точны, они хорошо подходят для прогнозирования психологических проблем. После использования различных подходов классы были определены как несбалансированные в матрице путаницы. Чтобы помочь выбрать классификатор Random Forest в качестве модели с наивысшей точностью среди пяти применяемых методов, была включена метрика оценки f1. Алгоритмы также были очень чувствительны к отрицательным результатам, как показал параметр специфичности.
Заключение
Поскольку существует несколько доступных подходов к машинному обучению, очень важно сравнить их все, а затем выбрать тот, который лучше всего подходит для целевой области. На сегодняшний день в медицине существует несколько специализированных программ, которые позволяют достаточно точно прогнозировать заболевание заранее, что позволяет проводить эффективную и быструю терапию. И чтобы изучить все это и многое другое, Skillslash — весьма подходящая платформа для образовательных технологий. Студенты и поклонники машинного обучения могут обратиться к Skillslash, так как он предлагает им обучение по Курсу по науке о данных в Бангалоре, анализу данных, машинному обучению, искусственному интеллекту и многим другим поля, чтобы дать им возможность применить свои знания в реальном мире. Благодаря таким функциям, как 100% гарантия трудоустройства, реальный опыт работы, настраиваемые курсы, обучение для получения работы в ведущей технологической компании или одной из компаний FAANG, сертификация проектов от ведущих стартапов и т. д. Таким образом, можно доверять эта растущая фирма и ее опыт в этой области.
